Generalist 公布 GEN-1.5 具身模型上下文学习结果
In some cases, in-context learning with GEN-1.5 transfers across the embodiment gap entirely: a human demonstrates a task with their own hands, observable throu
AI 导读
Generalist 公布 GEN-1.5 的上下文学习能力：人类用自己的双手演示任务，机器人通过自身摄像头观察后即可立即复现，部分情况下完全跨越本体差异。在 10 项不同任务的实验中，单次物理提示的平均成功率为 59%，经少样本学习（每任务 5 分钟数据上 10 步梯度更新）提升至 83%；模型还能零样本跨越 sim-to-real 差距，提示可完全由模拟经验构成。GEN-1.5 已持续训练超过 8 个月，官方称其是已知首个能从一次或少数几次演示中学习多种灵巧闭环物理任务的模型。
正文
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In some cases, in-context learning with GEN-1.5 transfers across the embodiment gap entirely: a human demonstrates a task with their own hands, observable through the robot’s cameras, and the robot can reproduce it immediately afterward. https://t.co/wdcEDABDyf